Czego się dowiesz?
1. Jakie technologie zostały wykorzystane do przewidywania potrzeby hospitalizacji pacjentów z izby przyjęć?
2. Jakie korzyści wynikają z integracji sztucznej inteligencji w procesie podejmowania decyzji medycznych?
3. Jakie instytucje były zaangażowane w badania nad zastosowaniem GPT-4 w medycynie?
4. Jakie rodzaje danych były analizowane w badaniu nad AI w systemie opieki zdrowotnej?
5. Jakie jest znaczenie integracji dużych modeli językowych w procesie podejmowania decyzji klinicznych?
Nowoczesne technologie w służbie medycyny
Badanie, którego szczegóły opublikowano w majowym wydaniu Journal of the American Medical Informatics Association, analizowało dane z siedmiu szpitali systemu Mount Sinai. Naukowcy wykorzystali zarówno dane strukturalne, takie jak parametry życiowe, jak i dane niestrukturalne, jak notatki pielęgniarskie, pochodzące z ponad 864 000 wizyt na izbie przyjęć. Wśród tych wizyt, 159 857 (18,5%) zakończyło się przyjęciem pacjenta do szpitala.
Badacze porównali GPT-4 z tradycyjnymi modelami uczenia maszynowego, takimi jak Bio-Clinical-BERT dla tekstu i XGBoost dla danych strukturalnych, oceniając jego zdolność do przewidywania hospitalizacji zarówno samodzielnie, jak i w połączeniu z tradycyjnymi metodami.
Korzyści z integracji AI w systemie opieki zdrowotnej
„Naszym celem jest ulepszenie procesu podejmowania decyzji klinicznych dzięki tej technologii. Byliśmy zaskoczeni, jak dobrze GPT-4 dostosował się do warunków izby przyjęć i potrafił uzasadnić swoje decyzje” – mówi współautor badania, dr Eyal Klang. Zdolność AI do wyjaśniania swojego rozumowania odróżnia ją od tradycyjnych modeli i otwiera nowe możliwości w podejmowaniu decyzji medycznych.
W odróżnieniu od tradycyjnych modeli uczenia maszynowego, które wymagają milionów rekordów do treningu, duże modele językowe (LLM) mogą skutecznie uczyć się na podstawie zaledwie kilku przykładów. Naukowcy sugerują, że AI może wkrótce wspierać lekarzy na izbach przyjęć, podejmując szybkie i dobrze poinformowane decyzje dotyczące przyjęć pacjentów.
Przyszłość sztucznej inteligencji w medycynie
„Nasze badania sugerują, że sztuczna inteligencja może wkrótce wspierać lekarzy na izbach przyjęć, podejmując szybkie, dobrze poinformowane decyzje dotyczące przyjęć pacjentów” – mówi współautor badania, dr Girish N. Nadkarni. Technologia ta ma jednak nadal charakter wspomagający, dostarczając dodatkowych informacji, a nie zastępując ludzki komponent opieki zdrowotnej.
Zespół badawczy kontynuuje badania nad zastosowaniem dużych modeli językowych w systemach opieki zdrowotnej, dążąc do ich harmonijnej integracji z tradycyjnymi metodami uczenia maszynowego. Celem jest skuteczniejsze radzenie sobie z wyzwaniami i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym w środowiskach klinicznych.
„Nasze badania wyznaczają kierunek dalszych badań nad integracją AI w opiece zdrowotnej, obejmującą wiele dziedzin diagnostycznych, terapeutycznych, operacyjnych i administracyjnych, które wymagają ciągłej optymalizacji” – dodaje współautor badania, dr Brendan Carr.
Źródło: medicalxpress
